【标题与描述解析】:
标题提到的"柔性臂空间机器人的神经网络自适应控制及振动模态分级模糊控制"涉及到两个关键控制策略:神经网络自适应控制和振动模态分级模糊控制,这两种方法用于解决柔性臂空间机器人的动态控制和振动抑制问题。描述中的"ARM 处理器 内核 参考文献 专业指导"暗示本文可能包含了基于ARM处理器的控制系统设计,以及相关技术的参考文献和专业指导。
【主要内容概要】:
文章详细讨论了在太空环境中,由于需要处理长臂、大负载的任务,空间机器人的动力学及控制需要考虑柔性臂的影响。作者通过动量守恒定律和假设模态法建立了漂浮基柔性臂空间机器人的动力学模型。采用奇异摄动理论的双时间刻度分解,得到适用于控制系统算法设计的数学模型。接着,针对系统参数不确定性,设计了基于径向基函数神经网络的补偿控制算法,以实现载体姿态和关节协调运动的精确控制。此外,为了抑制柔性杆的快速振动,设计了一种分级模糊控制算法,旨在提高控制效率并减小模糊规则库的规模。
【核心知识点】:
1. **柔性臂空间机器人**:这类机器人在执行任务时要考虑臂杆的弹性效应,其动力学和控制比刚性臂更为复杂。
2. **神经网络自适应控制**:利用神经网络的学习能力,调整控制器参数以适应系统的不确定性,提高控制精度。
3. **奇异摄动理论**:用于处理系统中快慢变量的分离,这里用于分析和设计控制算法,将控制系统分为慢时标子系统(等价刚性空间机械臂)和快时标子系统(柔性臂振动)。
4. **径向基函数神经网络**:一种特定类型的神经网络,以其良好的在线学习能力和非线性映射能力,用于补偿控制系统的不确定性。
5. **分级模糊控制算法**:通过将模糊控制规则分级,简化了规则库,提高了计算效率,专门用于快速响应的振动抑制。
6. **振动模态分级**:通过对振动模式的分级,实现了对不同频率振动的有效控制。
7. **ARM处理器内核**:在实际应用中,可能采用ARM架构的微处理器作为控制系统的核心,处理实时控制任务。
【总结】:
本文深入探讨了柔性臂空间机器人在未知参数条件下的控制策略,结合神经网络自适应控制和分级模糊控制,解决了载体姿态控制和振动抑制的问题。通过仿真验证,这些方法有效地提高了控制性能,为实际的空间机器人操作提供了理论和技术支持。